AI产品经理面试宝典第24天:AI+零售个性化与供需相关面试题实战解析

个性化需求问题怎么答?

面试官:消费者需求从"便宜"转向"便捷",如何用AI满足个性化需求?

你的回答:个性化不是简单推荐商品,而是构建"预测-匹配-反馈"的闭环。以盒马鲜生为例,通过LBS定位+用户历史行为数据,AI能预测3公里范围内社区的生鲜消费偏好。比如某个社区年轻白领居多,系统会自动提升沙拉、轻食的库存占比,同时在APP首页推送"15分钟热食到家"服务。这种动态调整比传统零售的周报分析效率提升80%以上。

追问:如何避免过度推荐导致用户反感?

你的回答:关键在于平衡"精准"与"惊喜"。我们采用强化学习模型,当用户连续拒绝三次同类推荐后,系统会自动降低该品类权重,同时引入跨品类关联推荐。例如拒绝多次咖啡推荐后,会触发"下午茶组合"的甜品+水果推荐,既保持相关性又避免疲劳。

总监视角

很多候选人只谈算法模型,但大厂更关注商业闭环。要强调数据采集的颗粒度(如盒马的社区画像)、模型迭代周期(如周级更新)、以及效果衡量指标(如客单价提升率)。


供需矛盾问题妙答?

面试官:如何用AI解决"零库存"与"个性化"的矛盾?

你的回答

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